BERT模型是当今处理自然语言任务效果最好的模型。掌握了该模型,就相当于掌握了当今主流的NLP技术,今天要给大家介绍的书是基于Bert模型的自然语言处理实战。
本书内容
本书从零基础开始,介绍了与BERT模型相关的一系列知识与实现方法,包括神经网络的原理、NLP基础、PyTorch的使用、BERT模型的原理及实现、BERTology系列模型的原理及实现,以及BERT模型与图神经网络的结合。
本书一共分为3篇,共10章。
第1篇介绍了神经网络的基础知识、NLP的基础知识,以及编程环境的搭建;
第2篇介绍了PyTorch编程基础,以及BERT模型的原理、应用和可解释性;
第3篇是BERT模型实战,帮助读者开阔思路、增长见识,使读者能够真正驾驭BERT模型,活学活用,完成自然语言处理任务。
作者简介
李金洪:擅长神经网络、算法、协议分析、逆向、移动互联网安全架构等技术,先后担任过CAD算法工程师、手机游戏主程、架构师、项目经理、CTO、部门经理、资深产品总监等职位。目前创业中。
本书具有以下特色:
1.知识系统,逐层递进
本书涵盖了BERT模型的完整技术体系:
从神经网络的基础知识,到NLP的基础知识,再到BERT模型的原理及应用;
从BERTology系列模型的原理,到BERT模型与图神经网络的结合,再到多种场景下BERT模型的应用。
2.内容紧跟技术趋势
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